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목차
제1장 행렬대수와 확률벡터
 1.1 서론 = 15
 1.2 벡터의 기초 = 16
  1.2.1 벡터의 정의 및 성질 = 16
  1.2.2 선형독립과 종속 = 20
 1.3 행렬의 기초 = 21
  1.3.1 행렬의 정의 = 21
  1.3.2 행렬의 연산 = 23
  1.3.3 특수한 행렬 = 28
 1.4 고유값과 고유벡터 = 32
 1.5 양정치 행렬과 스펙트럼분해 = 35
 1.6 제곱근 행렬(square-root matrix) = 38
 1.7 평균벡터, 공분산행렬과 상관행렬 = 39
  1.7.1 공분산행렬의 분할 = 42
  1.7.2 확률변수들의 선형결합에 대한 평균벡터와 공분산행렬 = 44
 1.8 표본평균벡터, 표본공분산행렬과 표본상관행렬 = 47
 1.9 SAS/IML를 이용한 행렬연산 = 49
 연습문제 = 55
제2장 다변량정규분포
 2.1 서론 = 61
 2.2 다변량정규분포의 밀도함수와 성질 = 61
 2.3 다변량정규분포의 추가적인 성질 = 67
 2.4 최대우도추정과 표본분포 = 72
  2.4.1 최대우도 추정량 = 73
  2.4.2 $$\bar X$$와 S의 표본분포 = 74
  2.4.3 $$\bar X$$와 S의 대표본 성질 = 76
 연습문제 = 78
제3장 다변량 분산분석
 3.1 서론 = 83
 3.2 일원배치 일변량 분산분석 = 84
 3.3 일원배치 다변량 분산분석 = 92
 3.4 이원배치 일변량 분산분석 = 103
 3.5 이원배치 다변량 분산분석 = 113
 연습문제 = 127
제4장 주성분분석
 4.1 서론 = 135
 4.2 모집단 주성분분석 = 136
 4.3 주성분의 성질과 선택 = 140
 4.4 주성분의 기하학적 성질 = 150
 4.5 표본 주성분의 성질 = 152
 4.6 주성분 회귀분석 = 156
 연습문제 = 167
제5장 인자분석
 5.1 서론 = 177
 5.2 직교인자모형 = 178
 5.3 인자적재행렬의 추정방법 = 183
  5.3.1 주성분방법(Principal Component Method) = 184
  5.3.2 주축인자법(Principal Factor Method) = 186
  5.3.3 최대우도법(Maximum Likelihood Method) = 188
 5.4 인자의 회전 = 198
 5.5 인자점수의 계산 = 202
 연습문제 = 210
제6장 정준상관분석
 6.1 서론 = 217
 6.2 정준변수와 정준상관 : 모집단 모형 = 218
 6.3 모집단 정준구조행렬의 계산 = 223
  6.3.1 정준적재행렬의 계산 = 224
  6.3.2 정준교차행렬의 계산 = 227
 6.4 표본 정준상관분석 = 232
 6.5 설명되는 비율과 중복계수 = 235
 6.6 통계적 검정 = 238
 연습문제 = 248
제7장 분류와 판별분석
 7.1 서론 = 255
 7.2 두 집단의 분류 = 256
 7.3 두 다변량정규모집단의 분류 = 263
 7.4 공분산행렬의 동일성 검정 = 268
 7.5 세 집단 이상의 분류 = 276
 7.6 분류함수의 평가 = 281
 7.7 단계적 분류분석 = 288
 7.8 로짓 판별분석 = 295
  7.8.1 로지스틱 판별모형(두 집단인 경우) = 295
  7.8.2 로짓판별함수(집단이 세 개이상인 경우) = 309
 연습문제 = 314
제8장 군집분석
 8.1 서론 = 321
 8.2 거리의 척도 = 322
 8.3 계보적 군집방법 = 324
 8.4 분리군집방법 = 338
  8.4.1 K-평균 군집방법 = 339
  8.4.2 트레이스에 근거한 방법 = 340
 8.5 군집분석시 유의사항 = 346
 연습문제 = 348
제9장 다차원 척도법
 9.1 서론 = 355
 9.2 자료와 측정방법과 형태 = 356
 9.3 MDS 분석절차 = 358
 9.4 대응분석 = 370
  9.4.1 기본적 개념과 계산절차 = 371
 연습문제 = 385
참고문헌 = 391
찾아보기 = 393